生物特征识别是当前身份认证领域的研究热点,其中静脉识别技术因其比指纹识别更高的安全性、活体性、可靠性受到越来越多的关注。静脉身份识别技术以手部静脉图像为识别依据,通过静脉图像采集、预处理、特征提取、模式识别等完成身份认证。论文在组织生物学分析的基础上,对图像采集系统,图像预处理及特征提取进行研究,具体内容及其成果包括:　　1、在组织生物学分析的基础上,从理论和实验上研究了图像采集系统的光源优化,发现在810nm处获得静脉和其它组织的最大反射对比,说明810nm近红外光源更适合用于静脉图像采集。研制了基于LED环形光源、CMOS相机和780nm长波通滤光片的图像采集系统。　　2、利用研制的静脉图像采集系统,基于LabVIEW软件平台开发了图像采集模块,通过动态链接调用函数调用DLL文件采集了实验对象的手静脉图像。　　3、在静脉图像预处理方面,首先通过中值滤波滤除静脉图像的原始噪声。以Sobel算子提取手掌轮廓,找出手掌轮廓边缘定位手掌中心点,基于该点截取640*640像素区域作为ROI区域。针对提取到的ROI图像对比度不高以及灰度分布不均匀的情况提出一种Gamma矫正法,在均匀光照的同时提高静脉图像的对比度。　　4、利用NiBlack算法对静脉图像进行分割会出现静脉纹路断纹和多出不存在纹路的现象,针对这一问题,提出基于Gabor小波变换的纹理特征提取方法来提取静脉特征。通过Gabor小波核函数傅里叶变换与静脉图像傅里叶变换结果相乘后反傅里叶变换,提取均值和方差值的特征向量作为静脉图像的特征存入静脉纹理数据库。